Eduexe Forum

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Twoje dotychczasowe postępy są na początkowym etapie.

Spędziłeś w kursie 1.1 minuty i odwiedziłeś komponent "Start" [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]. Twój obecny wynik w kursie to 0 punktów, a status ukończenia to "INCOMPLETE".

Do wykonania pozostała większość kursu. Ważne jest, aby pobrać materiały do kursu [eduexe-source]1:2[/eduexe-source], które są niezbędne do wykonywania ćwiczeń i rozwiązywania testów. Nie podjąłeś jeszcze żadnych interakcji z ćwiczeniami ani nie rozwiązywałeś testów. Cały kurs powinien zająć około 120 minut.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Zauważyłem/Zauważyłam, że spędziłeś/aś tylko około 4 minut w module "B1 - Dane w procesie uczenia" (komponent 11), który ma typowy czas nauki wynoszący 12.5 minuty. Co więcej, nie rozwiązałeś/aś testu "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (komponent 13), który podsumowuje ten moduł. Zrozumienie roli danych i problemów z nimi związanych jest fundamentalne dla dalszej nauki Uczenia Maszynowego.

Najważniejsza rzecz, którą powinienem/powinnam teraz zrobić: Uzupełnij zaległości w module "Dane w procesie uczenia" i rozwiąż przypisany do niego test.

Pierwszy konkretny krok: Wróć do modułu "B1 - Dane w procesie uczenia" (komponent 11) i dokładnie zapoznaj się z jego treścią, a następnie rozwiąż test "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (komponent 13).

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Na podstawie Twoich postępów, najważniejszą rzeczą, którą powinieneś/powinnaś teraz zrobić, jest rozwiązanie testu wiedzy początkowej. Pomoże Ci to zorientować się, ile już wiesz i zapoznać się ze strukturą kursu.

Uzasadnienie: Kurs zaleca rozwiązanie testu na początku, aby ocenić Twoją wiedzę. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

Pierwszy konkretny krok: Przejdź do "Testu początkowego". [eduexe-source]5:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Zrobiłeś błąd w pytaniu z "Testu początkowego" (Component ID: 6):
"Które z poniższych technik mogą być używane do oceny jakości modelu uczenia maszynowego?"

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem, że uważasz, że podana godzina jest nieprawdziwa. Jako sztuczna inteligencja nie mam dostępu do zegara czasu rzeczywistego. Czas, który podaję, jest oparty na aktualnym czasie UTC mojego systemu.

Aktualnie jest 2024-05-24 16:36 UTC.

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Tak, test początkowy ma wpływ na późniejszy przebieg kursu.

Jego wynik (do 10 punktów) jest wliczany do Twojej końcowej oceny z kursu. Dodatkowo, test pomaga zorientować się w Twojej aktualnej wiedzy z zakresu Uczenia Maszynowego. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Według treści kursu, po wgraniu pliku 'test2.jpg', model jest przekonany na 99% procent, że ma do czynienia ze zdjęciem kota. [eduexe-source]8:7[/eduexe-source]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Tak, klasyfikacja jest rodzajem predykcji. W uczeniu maszynowym predykcja to ogólne przewidywanie wartości, natomiast klasyfikacja to przypisywanie obiektu do jednej z określonych klas. Przykładowo, przewidywanie, czy obrazek przedstawia psa (klasa 1) czy kota (klasa 0), to właśnie klasyfikacja binarna, gdzie wartości 0 i 1 reprezentują te klasy.

[eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Uczenie przez doświadczenie w Uczeniu Maszynowym to jak uczenie się na przykładach. Algorytm dostaje dużo danych (np. zdjęć kotów i psów) i na ich podstawie sam uczy się, co jest czym, bez wyraźnych instrukcji od programisty. Im więcej "doświadczeń" (danych) ma, tym lepiej sobie radzi z nowymi, nieznanymi przypadkami. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W przypadku pliku "test_B3.jpg" mamy do czynienia z problemem danych spoza klas. Model nie potrafi rozpoznać cyfry "4", ponieważ w procesie trenowania nie miała ona zdefiniowanej klasy. [eduexe-source]11:10[/eduexe-source][eduexe-source]14:4[/eduexe-source]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem, że poprzednia odpowiedź zasugerowała pójście pieszo na stację. W takim wypadku, jeśli pójdziesz pieszo, nie będziesz miał możliwości zatankowania samochodu, ponieważ nie będzie on z Tobą na stacji.

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Uczenie przez doświadczenie w przypadku algorytmu Uczenia Maszynowego polega na tym, że algorytmy te automatycznie poprawiają się poprzez ekspozycję na dane. Na podstawie dostarczonych danych budują model matematyczny, który pozwala podejmować decyzje lub prognozować rezultaty bez bycia wprost zaprogramowanym do tego celu. [eduexe-source]7:1[/eduexe-source] [eduexe-source]7:3[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Brak informacji w dostarczonym źródle.

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Rozumiem, że brak informacji o ograniczeniu czasowym testu może być frustrujący. Niestety, w dostępnych materiałach nie ma danych na temat limitu czasu na rozwiązanie testu.

Mogę natomiast przypomnieć, że test początkowy ma na celu zorientowanie się w Twojej wiedzy i możesz za niego zdobyć maksymalnie 10 punktów. Nie martw się wynikiem, ponieważ kurs ma pomóc Ci w nauce. [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Określenie, czy kość jest złamana, czy nie, to przykład zadania klasyfikacji. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

Dlaczego?
Klasyfikacja polega na przypisywaniu danego obiektu do jednej z określonych klas. W tym przypadku obiektem jest zdjęcie rentgenowskie, a klasami są "kość złamana" i "kość niezłamana". Predykcja natomiast dotyczy przewidywania konkretnej wartości liczbowej. [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]

Receptura na stworzenie takiej klasyfikacji krok po kroku (w Google Teachable Machine):

1. Zdefiniuj klasy: Utwórz klasy, np. "Złamana" i "Niezłamana". [eduexe-source]10:4[/eduexe-source]
2. Załaduj dane: Dostarcz zdjęcia rentgenowskie, odpowiednio przypisane do klas "Złamana" i "Niezłamana". [eduexe-source]10:5[/eduexe-source]
3. Wytrenuj model: Uruchom proces trenowania w GTM. [eduexe-source]10:6[/eduexe-source]
4. Sprawdź działanie: Przetestuj model, wgrywając nowe zdjęcia rentgenowskie. [eduexe-source]10:7[/eduexe-source]

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
W ostatnim teście "BT - Dane w procesie uczenia - Test" (Component ID: 13) popełniłeś błąd w jednym pytaniu:

Pytanie: "Jak można naprawić problem z błędnie klasyfikowanym przypadkiem granicznym pomiędzy dwiema klasami?"

Twoja odpowiedź: Zaznaczyłeś tylko opcję "dodać klasę pośrednią i załadować do niej odpowiednią liczbę przykładów".

Poprawne odpowiedzi to: "dodać klasę pośrednią i załadować do niej odpowiednią liczbę przykładów" ORAZ "załadować więcej przypadków granicznych do ich odpowiednich klas". [eduexe-source]12:3[/eduexe-source]

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Tak, profesor UAM dr hab. Jacek Marciniak jest jednym ze współautorów koncepcji strategii adaptacji tego kursu oraz współautorem odpowiedzialnym za przygotowanie pytań do testu początkowego i konsultacje merytoryczne i techniczne. [eduexe-source]48:1[/eduexe-source]

[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Model wytrenowany do rozpoznawania złamanych kości nie rozpozna ciastek czekoladowych, ponieważ nie był na nich uczony. Zamiast tego, spróbuje zaklasyfikować zdjęcie ciastek do jednej ze znanych mu klas (np. "kość złamana" lub "kość niezłamana"), co będzie błędne [eduexe-source]11:5[/eduexe-source]. Modele klasyfikacji przypisują obrazy do zdefiniowanych kategorii, a nie "gotują" czy "znają przepisy" [eduexe-source]7:8[/eduexe-source]. Aby model rozpoznał ciastka, musiałbyś dodać nową klasę "ciastka" i wytrenować model na wielu zdjęciach ciastek [eduexe-source]14:4[/eduexe-source].

[eduexe-intent]student_progress[/eduexe-intent]
Spędziłeś w kursie około 77 minut [eduexe-source]1:1[/eduexe-source]. Twój aktualny wynik to 17 punktów, status 'ZALICZONE'.

Wykonane:

• Ukończyłeś wszystkie sekcje modułów A i B, w tym test 'AT - Wprowadzenie do UM - Test' (100% poprawnych odpowiedzi).
• Zaliczyłeś też sekcję C1 (Podstawowe pojęcia UM - Zbiór uczący i zbiór testowy).

Wymaga pracy:

• Obecnie jesteś w sekcji C2 (Podstawowe pojęcia UM - epoki, wsad i współczynnik uczenia się), gdzie masz nierozwiązane ćwiczenia.
• W 'Teście początkowym' (ID: 6) i 'BT - Dane w procesie uczenia - Test' (ID: 13) masz po 1 błędzie.
• Do ukończenia pozostały sekcje C3, C4, C5, test CT, cały moduł D (Metryki) oraz Zadanie końcowe.

[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Cieszę się, że moje odpowiedzi są pomocne. Moim celem jest wspieranie Cię w nauce i rozwiązywaniu zadań, abyś jak najlepiej zrozumiał materiał kursu.